التنبؤ بانخفاض عدد العملاء

التنبؤ بانخفاض عدد العملاء نظرة عامة على المشروع: يهدف هذا المشروع إلى التنبؤ بانخفاض عدد العملاء باستخدام التعلم الآلي، مما يوفر للشركات رؤى حول العملاء المحتملين لتركهم. من خلال تحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على انخفاض عدد العملاء، يتيح هذا النموذج للشركات اتخاذ خطوات استباقية لتحسين الاحتفاظ بالعملاء. الميزات الرئيسية: معالجة البيانات مسبقًا وتنظيفها: معالجة القيم المفقودة وترميز الميزات الفئوية للتحليل. الميزات الرقمية المقاسة لتحسين أداء النموذج. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): تحليل التركيبة السكانية للعملاء وسلوكهم وأنماطهم المتعلقة بانخفاض عدد العملاء من خلال التصورات والارتباطات. اختيار الميزات: تطبيق تقنيات مثل إزالة الميزات المتكررة (RFE) لاختيار الميزات الأكثر تأثيرًا، وتبسيط النموذج وتحسين الأداء. تدريب النموذج وتقييمه: تطوير وتقييم نماذج التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك الانحدار اللوجستي والغابة العشوائية وتعزيز التدرج. إجراء ضبط المعلمات الفائقة لزيادة دقة التنبؤ. تم تقييم النماذج بناءً على الدقة والتذكير ودرجة F1 والدقة لاختيار أفضل نموذج أداءً. التقنيات المستخدمة: Python: للترميز وتحليل البيانات. المكتبات: numpy وpandas وseaborn وmatplotlib وscikit-learn. النتائج والرؤى: حقق النموذج دقة عالية في التنبؤ بانخفاض عدد العملاء، مع رؤى حول العوامل الرئيسية التي تدفع قرارات العملاء. من خلال تحديد العملاء المعرضين لمخاطر عالية، يمكن للشركات استهداف جهود الاحتفاظ بهم بشكل أكثر فعالية، مما قد يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وتقليل معدلات انخفاض عدد العملاء.